Análise de Dados de Crimes em Los Angeles (2020-Presente)

Introdução

1.1 Declaração do Problema

A cidade de Los Angeles é uma das maiores e mais populosas dos Estados Unidos, com uma diversidade de bairros e uma dinâmica urbana complexa. Compreender os padrões de criminalidade é essencial para a formulação de políticas públicas eficazes, alocação de recursos de segurança e conscientização da comunidade. Este relatório tem como objetivo analisar os dados de crimes reportados em Los Angeles a partir de 2020, identificando tendências, áreas de maior incidência e fatores associados.

1.2 Abordagem do Problema

Para abordar essa questão, utilizarei o conjunto de dados Crime Data from 2020 to Present, disponibilizado pelo Los Angeles Police Department (LAPD). A metodologia inclui a limpeza e preparação dos dados, análise exploratória, criação de visualizações e identificação de padrões relevantes.

1.3 Técnica Adotada

A técnica adotada inclui: - Análise temporal para identificar tendências de criminalidade ao longo do tempo. - Análise geográfica para mapear áreas de maior incidência de crimes. - Exploração de correlações entre tipos de crimes e variáveis como localização e horário. - Criação de novas variáveis, como taxa de crimes por região.

1.4 Benefícios da Análise

Esta análise será útil para: - Órgãos de segurança pública, que podem utilizar os insights para alocar recursos de forma mais eficiente. - Comunidades locais, que podem se conscientizar sobre os crimes mais comuns em suas áreas. - Pesquisadores e acadêmicos, que podem utilizar os dados para estudos mais aprofundados.

---

Pacotes necessários

Sys.setlocale("LC_ALL", "Portuguese_Brazil.1252")

## [1] "LC_COLLATE=Portuguese_Brazil.1252;LC_CTYPE=Portuguese_Brazil.1252;LC_MONETARY=Portuguese_Brazil.1252;LC_NUMERIC=C;LC_TIME=Portuguese_Brazil.1252"

library(knitr)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(rmdformats)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(lubridate)

Biblioteca	Função Principal
ggplot2	Visualização de dados
dplyr	Manipulação de dados
rmdformats	Formatação de documentos R Markdown
leaflet	Criação de mapas interativos
leaflet.extras	Extensões de mapas interativos
lubridate	Manipulação de datas e horários

Preparação dos Dados

2.1 Compreenção dos dados

Listando as colunas presentes no dataset.

nomes_das_colunas <- colnames(dados)
print(nomes_das_colunas)

##  [1] "DR_NO"          "Date.Rptd"      "DATE.OCC"       "TIME.OCC"      
##  [5] "AREA"           "AREA.NAME"      "Rpt.Dist.No"    "Part.1.2"      
##  [9] "Crm.Cd"         "Crm.Cd.Desc"    "Mocodes"        "Vict.Age"      
## [13] "Vict.Sex"       "Vict.Descent"   "Premis.Cd"      "Premis.Desc"   
## [17] "Weapon.Used.Cd" "Weapon.Desc"    "Status"         "Status.Desc"   
## [21] "Crm.Cd.1"       "Crm.Cd.2"       "Crm.Cd.3"       "Crm.Cd.4"      
## [25] "LOCATION"       "Cross.Street"   "LAT"            "LON"

Para cada coluna presente acima uma breve explicação de seu conteúdo.

2.2 Descrição das Colunas

Abaixo está uma explicação detalhada das colunas presentes no conjunto de dados Crime Data from 2020 to Present.

Identificação do Relatório

• DR_NO
  • Descrição: Número do relatório do crime (DR = “Division of Records” ou “Data Report”).
    
  • Tipo: Texto ou número.

Datas e Horários

• Date.Rptd
  • Descrição: Data em que o crime foi reportado à polícia.
    
  • Tipo: Data.
• DATE.OCC
  • Descrição: Data em que o crime ocorreu.
    
  • Tipo: Data.
• TIME.OCC
  • Descrição: Hora em que o crime ocorreu.
    
  • Tipo: Número (formato de 24 horas).

Localização

• AREA
  • Descrição: Código numérico da área ou distrito policial onde o crime ocorreu.
    
  • Tipo: Número.
• AREA.NAME
  • Descrição: Nome da área ou distrito policial onde o crime ocorreu.
    
  • Tipo: Texto.
• Rpt.Dist.No
  • Descrição: Número do distrito de relatório (pode ser um subdistrito dentro de uma área).
    
  • Tipo: Número.

Classificação do Crime

• Part.1.2
  • Descrição: Classificação do crime em Part 1 ou Part 2.
    
  • Tipo: Número ou texto.
    
  • Valores:
    • Part 1: Crimes mais graves (homicídio, roubo, agressão, etc.).
      
    • Part 2: Crimes menos graves (vandalismo, fraude, etc.).
• Crm.Cd
  • Descrição: Código do tipo de crime.
    
  • Tipo: Número.
• Crm.Cd.Desc
  • Descrição: Descrição do tipo de crime.
    
  • Tipo: Texto.
• Mocodes
  • Descrição: Códigos adicionais relacionados ao crime (MO = “Modus Operandi”).
    
  • Tipo: Texto.

Informações da Vítima

• Vict.Age
  • Descrição: Idade da vítima.
    
  • Tipo: Número.
• Vict.Sex
  • Descrição: Sexo da vítima.
    
  • Tipo: Texto.
• Vict.Descent
  • Descrição: Descendência ou etnia da vítima.
    
  • Tipo: Texto.

Local do Crime

• Premis.Cd
  • Descrição: Código do local onde o crime ocorreu (premises = local).
    
  • Tipo: Número.
• Premis.Desc
  • Descrição: Descrição do local onde o crime ocorreu.
    
  • Tipo: Texto.

Arma Utilizada

• Weapon.Used.Cd
  • Descrição: Código da arma utilizada no crime (se aplicável).
    
  • Tipo: Número.
• Weapon.Desc
  • Descrição: Descrição da arma utilizada no crime.
    
  • Tipo: Texto.

Status do Caso

• Status
  • Descrição: Código do status do caso.
    
  • Tipo: Texto ou número.
• Status.Desc
  • Descrição: Descrição do status do caso.
    
  • Tipo: Texto.

Crimes Relacionados

• Crm.Cd.1, Crm.Cd.2, Crm.Cd.3, Crm.Cd.4
  • Descrição: Códigos adicionais de crimes relacionados (se houver múltiplos crimes na mesma ocorrência).
    
  • Tipo: Número.

Localização Geográfica

• LOCATION
  • Descrição: Endereço ou localização aproximada do crime.
    
  • Tipo: Texto.
• Cross.Street
  • Descrição: Rua transversal ou referência de localização.
    
  • Tipo: Texto.
• LAT
  • Descrição: Latitude da localização do crime.
    
  • Tipo: Número.
• LON
  • Descrição: Longitude da localização do crime.
    
  • Tipo: Número.

2.3 Limpesa de dados

Desta forma torna-se notável que podemos remover algumas colunas que são demonstradas de forma redundante, sendo assim podem ser removidas.

dados <- dados[, !(names(dados) %in% c("DR_NO", "Rpt.Dist.No", "Status", "Premis.Cd", "Weapon.Used.Cd"))]

1. DR_NO (Número do Relatório do Crime)

• Motivo da remoção:
  • É apenas um identificador único de cada ocorrência.
    
  • Não agrega valor para análises estatísticas ou padrões de criminalidade.

2. Rpt.Dist.No (Número do Distrito de Relatório)

• Motivo da remoção:
  • Pode ser redundante, pois já temos AREA e AREA.NAME representando a localização do crime.
    
  • A granularidade excessiva pode não ser útil para uma análise geral.

3. Status (Código do Status do Caso)

• Motivo da remoção:
  • Existe a coluna Status.Desc, que já fornece a descrição do status do caso de forma mais interpretável.
    
  • Manter apenas uma coluna evita redundância e melhora a legibilidade dos dados.

4. Premis.Cd (Código do Local do Crime)

• Motivo da remoção:
  • Premis.Desc já contém a descrição do local do crime de forma mais clara.
    
  • Códigos numéricos sem uma legenda clara dificultam a interpretação.

5. Weapon.Used.Cd (Código da Arma Utilizada)

• Motivo da remoção:
  • Weapon.Desc já fornece a descrição completa da arma utilizada no crime.
    
  • Manter apenas a descrição melhora a compreensão dos dados sem perda de informação relevante.

2.4 Reformulando a coluna de etinias

Para melhor identificação de seus itens já que a mesma era marcada apenas no formato de letras, sem sua categoria bem demarcada.

# Dicionário de códigos de descendência
descendencia_dict <- c(
  "A" = "Outros Asiáticos",
  "B" = "Negros/Afro-americanos",
  "C" = "Chineses",
  "D" = "Cambojanos",
  "F" = "Filipinos",
  "G" = "Guamanianos",
  "H" = "Hispânicos/Latinos",
  "I" = "Índios Americanos",
  "J" = "Japoneses",
  "K" = "Coreanos",
  "L" = "Laocianos",
  "O" = "Outros",
  "P" = "Ilhas do Pacífico",
  "S" = "Samoanos",
  "U" = "Havaianos",
  "V" = "Vietnamitas",
  "W" = "Brancos",
  "Z" = "Asiáticos"
)

# Substituir códigos por descrições
dados <- dados %>%
  mutate(Vict.Descent = ifelse(Vict.Descent %in% names(descendencia_dict),
                              descendencia_dict[Vict.Descent],
                              Vict.Descent))

Análise exploratória

Nesta seção, exploramos os dados de crimes em Los Angeles de 2020 até o presente, utilizando visualizações e estatísticas descritivas para identificar padrões e tendências.

Distribuição de Idades das Vítimas

O primeiro passo na análise foi examinar a distribuição das idades das vítimas, excluindo registros com idades ausentes ou iguais a zero. A média e a mediana das idades foram calculadas para fornecer uma visão geral das vítimas.

dados_filtrados <- dados[!is.na(dados$Vict.Age) & dados$Vict.Age > 0, ]

media_idade <- mean(dados_filtrados$Vict.Age, na.rm = TRUE)
mediana_idade <- median(dados_filtrados$Vict.Age, na.rm = TRUE)

ggplot(dados_filtrados, aes(x = Vict.Age)) +
  geom_histogram(binwidth = 5, fill = "#ff6f61", color = "#333333", alpha = 0.8) +
  geom_vline(aes(xintercept = media_idade), color = "blue", linetype = "dashed", size = 1) +
  geom_vline(aes(xintercept = mediana_idade), color = "green", linetype = "dotted", size = 1) +
  annotate("text", x = media_idade + 10, y = 5000, label = paste("Media:", round(media_idade, 1)), color = "blue") +
  annotate("text", x = mediana_idade - 10, y = 5000, label = paste("Mediana:", mediana_idade), color = "green") +
  labs(
    title = "Dados filtrados para idades das vitimas (maiores que 0)",
    x = "Idade da Vitima",
    y = "Frequencia",
    caption = "Fonte: Los Angeles Police Department (LAPD)"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 18, face = "bold", hjust = 0.5),
    plot.subtitle = element_text(size = 12, hjust = 0.5),
    axis.title = element_text(size = 14),
    axis.text = element_text(size = 12),
    panel.grid.major = element_line(color = "gray80"),
    panel.grid.minor = element_blank()
  )

## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## i Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

Distribuição dos Tipos de Armas

Em seguida, foi analisada a frequência dos tipos de armas utilizadas nos crimes, destacando os 10 tipos mais comuns.

armas_frequencia <- dados %>%
  filter(!is.na(Weapon.Desc) & Weapon.Desc != "") %>%  # Remove valores NA e vazios
  group_by(Weapon.Desc) %>%
  summarise(Contagem = n()) %>%
  arrange(desc(Contagem)) %>%
  top_n(10)

## Selecting by Contagem

ggplot(armas_frequencia, aes(x = reorder(Weapon.Desc, Contagem), y = Contagem)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "blue", alpha = 0.8) +  # Cor moderna
  geom_text(aes(label = Contagem), hjust = -0.2, color = "#333333", size = 4) +  # Rótulos nas barras
  labs(
    title = "Dados filtrados para os tipos de armas mais frequentes",
    x = "Tipo de Arma",
    y = "Numero de Ocorrencias",
    caption = "Fonte: Los Angeles Police Department (LAPD)"
  ) +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 18, face = "bold", hjust = 0.5),
    plot.subtitle = element_text(size = 12, hjust = 0.5),
    axis.title = element_text(size = 14),
    axis.text = element_text(size = 12),
    panel.grid.major = element_line(color = "gray80"),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    plot.caption = element_text(size = 10, hjust = 1)
  )

Distribuição dos Crimes por Área

Para entender a concentração dos crimes, foi feita uma análise da distribuição de crimes por área.

crimes_por_area <- dados %>%
  group_by(AREA.NAME) %>%
  summarise(Contagem = n()) %>%
  arrange(desc(Contagem))

ggplot(crimes_por_area, aes(x = reorder(AREA.NAME, Contagem), y = Contagem)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "blue", alpha = 0.8) +
  labs(
    title = "Distribuição de Crimes por Área em Los Angeles (2020-Presente)",
    x = "Área",
    y = "Número de Crimes",
    caption = "Fonte: Los Angeles Police Department (LAPD)"
  ) +
  coord_flip() +
  theme_minimal()

Mapa de Densidade de Crimes

Uma visualização de mapa foi gerada para mostrar a concentração de crimes em diferentes regiões de Los Angeles, para melhorar a definição anterior.

dados_filtrados <- dados %>%
  filter(!is.na(LAT) & !is.na(LON))  # Remove valores NA

leaflet(dados_filtrados) %>%
  addTiles() %>%
  addHeatmap(lng = ~LON, lat = ~LAT, radius = 8) %>%
  addLegend("bottomright", colors = "#ff6f61", labels = "Densidade de Crimes")

Tendência Temporal dos Crimes

Foi analisada a tendência temporal dos crimes, com foco no número de crimes por mês.

crimes_por_mes <- dados %>%
  filter(!is.na(DATE.OCC)) %>%  # Remove valores NA
  mutate(Mes = floor_date(as.Date(DATE.OCC, format = "%m/%d/%Y"), "month")) %>%
  group_by(Mes) %>%
  summarise(Contagem = n())

ggplot(crimes_por_mes, aes(x = Mes, y = Contagem)) +
  geom_line(color = "blue", size = 1) +
  labs(
    title = "Tendência Temporal de Crimes em Los Angeles (2020-Presente)",
    x = "Anos",
    y = "Número de Crimes",
    caption = "Fonte: Los Angeles Police Department (LAPD)"
  ) +
  theme_minimal()

Tipos de Crimes

Além disso, foram analisados os tipos de crimes mais comuns, destacando os 10 mais frequentes.

crimes_por_tipo <- dados %>%
  filter(!is.na(Crm.Cd.Desc) & Crm.Cd.Desc != "") %>%  # Remove valores NA e vazios
  group_by(Crm.Cd.Desc) %>%
  summarise(Contagem = n()) %>%
  arrange(desc(Contagem)) %>%
  top_n(10)

## Selecting by Contagem

ggplot(crimes_por_tipo, aes(x = reorder(Crm.Cd.Desc, Contagem), y = Contagem)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "blue", alpha = 0.8) +
  labs(
    title = "Top 10 Tipos de Crimes em Los Angeles (2020-Presente)",
    x = "Tipo de Crime",
    y = "Número de Ocorrências",
    caption = "Fonte: Los Angeles Police Department (LAPD)"
  ) +
  coord_flip() +
  theme_minimal()

Distribuição dos Crimes por Hora

A análise da distribuição dos crimes ao longo do dia também foi realizada, para identificar em que períodos do dia os crimes mais ocorrem.

ggplot(dados, aes(x = TIME.OCC)) +
  geom_histogram(binwidth = 100, fill = "blue", alpha = 0.8) +
  labs(
    title = "Distribuição de Crimes por Hora do Dia em Los Angeles (2020-Presente)",
    x = "Hora do Dia (Formato 24h)",
    y = "Número de Crimes",
    caption = "Fonte: Los Angeles Police Department (LAPD)"
  ) +
  theme_minimal()

Além de olharmos para a hora unicamente vale a pena sabermos em que dias da semana um cidadão estaria mais suscetível a sofrer um crime.

dados_filtrados <- dados %>%
  filter(!is.na(DATE.OCC) & !is.na(TIME.OCC)) %>%  # Remove valores NA
  mutate(Dia_Semana = wday(as.Date(DATE.OCC, format = "%m/%d/%Y"), label = TRUE),  # Extrai o dia da semana
         Hora = floor(TIME.OCC / 100))  # Converte a hora para formato de 24h

ggplot(dados_filtrados, aes(x = Dia_Semana, y = Hora, fill = ..count..)) +
  geom_bin2d(binwidth = c(1, 1)) +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "red") +  # Remove o parêntese extra aqui
  labs(
    title = "Distribuição de Crimes por Dia da Semana e Hora em Los Angeles (2020-Presente)",
    x = "Dia da Semana",
    y = "Hora do Dia",
    fill = "Número de Crimes",
    caption = "Fonte: Los Angeles Police Department (LAPD)"
  ) +
  theme_minimal()

## Warning: The dot-dot notation (`..count..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## i Please use `after_stat(count)` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

Ainda sobre as vitimas, pode-se saber quem esta mais sucetivel a crimes.

# Remover valores irrelevantes para Vict.Sex
dados_filtrados <- dados %>%
  filter(Vict.Sex %in% c("F", "H", "M", "X"))

# Criar o gráfico
ggplot(dados_filtrados, aes(x = Vict.Age, fill = Vict.Sex)) +
  geom_histogram(binwidth = 5, alpha = 0.7, color = "black") +
  facet_wrap(~ Vict.Sex, scales = "free") +
  labs(
    title = "Distribuição de Idades das Vítimas por Sexo em Los Angeles (2020-Presente)",
    x = "Idade da Vítima",
    y = "Frequência",
    caption = "Fonte: Los Angeles Police Department (LAPD)"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    strip.text = element_text(size = 12, face = "bold"),
    legend.position = "none"
  ) +
  scale_fill_manual(values = c("F" = "#ff69b4", "H" = "#1f77b4", "M" = "#ff7f0e", "X" = "#2ca02c"))  # Cores personalizadas

Agora Pode-se mostrar a que etnia uma pessoa que sofreu crime pertence

# Preparar os dados
crimes_por_descendencia <- dados %>%
  filter(!is.na(Vict.Descent)) %>%  # Remove valores NA
  group_by(Vict.Descent) %>%
  summarise(Contagem = n()) %>%
  arrange(desc(Contagem))

# Criar o gráfico
ggplot(crimes_por_descendencia, aes(x = reorder(Vict.Descent, Contagem), y = Contagem)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "#ff6f61", alpha = 0.8) +
  labs(
    title = "Distribuição de Crimes por Descendência da Vítima em Los Angeles (2020-Presente)",
    x = "Descendência da Vítima",
    y = "Número de Crimes",
    caption = "Fonte: Los Angeles Police Department (LAPD)"
  ) +
  coord_flip() +
  theme_minimal()

Uma análise mais detalhada da base de dados e suas limitações.

Realizarei uma análise sobre o estado atual da base de dados e suas ausências. exemplificando o gráfico abaixo que demonstra as falhas na inserção dos dados da vítima e o distrito que falhou em realizar a notificação.

# Substituir "" por NA nas colunas de texto e considerar idade 0 como NA
dados_vitima_incompleta <- dados %>%
  mutate(
    Vict.Age = ifelse(Vict.Age == 0, NA, Vict.Age),  # Considera idade 0 como NA
    Vict.Sex = na_if(Vict.Sex, ""),
    Vict.Descent = na_if(Vict.Descent, "")
  ) %>%
  group_by(AREA.NAME) %>%
  summarise(
    Total_Faltantes = sum(is.na(Vict.Age) | is.na(Vict.Sex) | is.na(Vict.Descent)),  # Registros com pelo menos 1 info faltando
    Total_Registros = n(),
    Proporcao_Faltantes = Total_Faltantes / Total_Registros
  )

# Gráfico de barras
ggplot(dados_vitima_incompleta, aes(x = reorder(AREA.NAME, -Proporcao_Faltantes), y = Proporcao_Faltantes, fill = Proporcao_Faltantes)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  labs(
    title = "Proporção de Crimes sem Informação sobre a Vítima por Área",
    x = "Área",
    y = "Proporção de Dados Ausentes (%)",
    fill = "Proporção"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Sendo assim vale a pena verificar o sexo da vítima, um dos dados mais importantes.

# Contar registros com sexo da vítima ausente ("" ou NA) por área
dados_nulos_sexo <- dados %>%
  mutate(Vict.Sex = na_if(Vict.Sex, "")) %>%  # Converte "" para NA
  group_by(AREA.NAME) %>%
  summarise(
    Total_Faltantes = sum(is.na(Vict.Sex)),  # Total de valores ausentes
    Total_Registros = n(),
    Proporcao_Faltantes = Total_Faltantes / Total_Registros
  )

# Gráfico de barras
ggplot(dados_nulos_sexo, aes(x = reorder(AREA.NAME, -Proporcao_Faltantes), y = Proporcao_Faltantes, fill = Proporcao_Faltantes)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  labs(
    title = "Proporção de Registros sem Informação sobre o Sexo da Vítima por Área",
    x = "Área",
    y = "Proporção de Dados Ausentes (%)",
    fill = "Proporção"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Qual o estado atual da investigação dos caso

# Contar a quantidade de casos por status
dados_status <- dados %>%
  group_by(Status.Desc) %>%
  summarise(Quantidade = n()) %>%
  arrange(desc(Quantidade))

# Gráfico de barras mostrando a distribuição dos status dos casos
ggplot(dados_status, aes(x = reorder(Status.Desc, -Quantidade), y = Quantidade, fill = Quantidade)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +
  labs(
    title = "Distribuição dos Estados dos Casos de Crime em Los Angeles (2020-Presente)",
    x = "Estado do Caso",
    y = "Número de Crimes",
    fill = "Quantidade"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Demonstra para cada área policial, em que estado está a investigação, na tentativa de investigar o gargalo

# Contar casos por status e área
dados_status_area <- dados %>%
  group_by(AREA.NAME, Status.Desc) %>%
  summarise(Quantidade = n()) %>%
  ungroup()

## `summarise()` has grouped output by 'AREA.NAME'. You can override using the
## `.groups` argument.

# Heatmap de status por área
ggplot(dados_status_area, aes(x = AREA.NAME, y = Status.Desc, fill = Quantidade)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "red") +
  labs(
    title = "Status dos Casos de Crime por Área em Los Angeles (2020-Presente)",
    x = "Área",
    y = "Estado do Caso",
    fill = "Número de Casos"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Como muitas falhas foram identificadas vale a pena saber se essas falhas refletem algo em sua data

# Garantir que a coluna DATE.OCC esteja em formato de data e extrair o ano
dados_com_ano <- dados %>%
  mutate(Ano = year(as.Date(DATE.OCC, format = "%m/%d/%Y"))) %>%
  mutate(
    # Considerar dados faltantes nas principais colunas
    Vict.Age = na_if(Vict.Age, 0),  # Considerando 0 como valor faltante na idade
    Vict.Sex = na_if(Vict.Sex, ""),
    Vict.Descent = na_if(Vict.Descent, ""),
    Vict.Age = na_if(Vict.Age, NA)  # Garantir que NA seja tratado corretamente
  ) %>%
  group_by(Ano) %>%
  summarise(
    # Contar quantos registros faltam pelo menos um dado
    Registros_Faltantes = sum(is.na(Vict.Age) | is.na(Vict.Sex) | is.na(Vict.Descent)),
    Total_Registros = n(),
    Proporcao_Faltantes = Registros_Faltantes / Total_Registros
  )

# Gráfico de linhas mostrando a proporção de dados faltantes ao longo dos anos
ggplot(dados_com_ano, aes(x = Ano, y = Proporcao_Faltantes, group = 1)) +
  geom_line(color = "blue") +
  geom_point(color = "red") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  labs(
    title = "Proporção de Casos com Dados Faltantes por Ano",
    x = "Ano",
    y = "Proporção de Casos com Dados Faltantes",
    caption = "Fonte: Los Angeles Police Department (LAPD)"
  ) +
  theme_minimal()

Conclusão

A análise dos dados de crimes em Los Angeles, coletados entre 2020 e o presente, forneceu insights valiosos sobre os padrões de criminalidade na cidade. A partir de diversas técnicas de análise exploratória, conseguimos identificar tendências temporais, padrões geográficos e a distribuição de diferentes tipos de crimes.

Distribuição de Idades das Vítimas:

A idade das vítimas variou significativamente, com uma concentração maior de crimes envolvendo adultos jovens. A média e mediana das idades indicaram que as vítimas mais frequentes estavam entre 20 e 40 anos, sugerindo que esses grupos etários são mais suscetíveis a determinados tipos de crimes.

Tendência Temporal:

Observamos um aumento no número de crimes ao longo do período analisado, com picos em determinados meses. Isso pode indicar fatores sazonais ou mudanças nas condições sociais e econômicas que influenciam a criminalidade. A análise temporal é fundamental para que os órgãos de segurança pública possam antecipar e reagir a esses picos.

Piora na catalogação de casos:

Nos últimos anos ficou evidente o quanto o número de falhas na notificação de casos cresceu, além de ocorrer um surto de novos casos ao fim de 2024, provavelmente decorrido de um gargalo de casos acumulados.

Distribuição dos Crimes por Hora e Dia:

A análise das ocorrências ao longo do dia e da semana mostrou que certos períodos, como a noite e os finais de semana, apresentam uma maior incidência de crimes. Isso sugere que os horários e dias específicos podem ser críticos para o planejamento de operações de segurança pública.